یادگیری ماشین

در این سری مقالات از آموزشگاه تحلیل داده یادگیری ماشین (Machine Learning) با پایتون را فرا می گیرید.

در این سری مقالات از آموزشگاه تحلیل داده روش‌های انتخاب ویژگی data feature selection با پایتون را فرا می گیرید.

در این مقاله با زبان پایتون، کاربردهای آن در یادگیری ماشین و روش نصب آن در سیستم‌ عامل‌های مختلف آشنا می‌شوید.

در این مقاله از آموزشگاه تحلیل داده , انواع روشهای یادگیری ماشین با پایتون را فرا می گیرید.

در این مقاله از آموزشگاه تحلیل داده , بارگذاري داده برای پروژه های یادگیری ماشین با پایتون را فرا می گیرید.

در این مقاله از آموزشگاه تحلیل داده , فهم داده با آمار و ارقام با پایتون را فرا می گیرید.

در این مقاله از آموزشگاه تحلیل داده , مصورسازی داده با پایتون را فرا می گیرید.

در این مقاله از آموزشگاه تحلیل داده , آماده سازی داده ها با پایتون را فرا می گیرید.

این راهنمای شروع یادگیری ماشین است. برای شروع ماشین لرنینگ باید نوع و اندازه داده‌های ورودی را بشناسید تا سیستم بتواند تحلیل کند و نتایج را پیش‌بینی کند.

میانگین، میانه و مد تکنیک هایی هستند که اغلب در یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شوند، بنابراین درک مفهوم آن ها نیز مهم است.

انحراف معیار و واریانس شاخصهای آماری هستند که در یادگیری ماشین جهت بررسی داده های ورودی، استفاده می شوند. به همین جهت آشنایی با فرمول بدست آوردن آنها حائز اهمیت می باشد.